我覺得AI醫生從理論上是可行的。

首先，早在上世紀70年代，美國醫療領域已經在藉助人工智慧構建承擔部分醫生職能的診斷型專家系統。經過了幾十年的發展，人工智慧在部分醫療領域，比如影像學診斷上，已經可以說是超過人類醫生的診斷判斷了。

從某種意義上來說，醫生的成長是需要基於理論的學習以及大量臨床實踐，而機器學習相比人類的優勢在於他可以二十四小時不間斷的進行學習，所以如果一個醫生需要看幾十萬張影像拍片，才能達到一定的診斷精度，那麼這對於計算機來說簡直是最擅長的事情了，只管餵給他資料讓他學習、找規律、監督糾錯、不斷完善。

第二，相比於中醫的“望聞問切”，西醫早就是靠機器來診斷了。現在你進醫院的流程什麼？醫生問你些問題，沒有發燒的話，基本上就是透過血常規、尿常規等檢驗報告，來判斷你得了什麼病。這些流程和診斷步驟其實已經是可以被部分進行計算機知識圖譜表徵了。

然而雖然中醫不完全依靠機器進行診斷，但是依然有中醫診斷體系和流程，透過觀察老中醫的診斷步驟，依然在理論上可以總結出一些規律，只是中醫診療過程有許多環節沒有進入電子化，如果引進語音識別等技術，可以採集到大量的診療過程記錄，這些電子化後的資料，將有效幫助人工智慧系統學習中醫診斷過程，歸納出一些目前還不夠清晰的知識。

第三，目前醫療發展的內在邏輯依然是經驗主義。也就是說，人工智慧擅長以及可以解決的應用場景，在於該場景能夠透過內在邏輯和已有知識，結合大量的資料和特定專業領域的知識圖譜，推導或者擬合出適用於該領域的演算法。這種方法論不僅適用於醫療行業，也適用於律師行業。目前已經看到了在法院審判場景下，引入人工智慧技術，不但可以進行全過程審判語音記錄，及時識別轉化成文字並提取可疑口供記錄以供律師進行辯駁，透過語音調取證據等等，相信在律師行業能夠做到的，醫療行業也是具有共通性。

最後，雖然我不覺得AI醫生是個偽命題，但是我也覺得AI醫生還需要發展一定的時間，尤其是偉大的醫生有著仁心仁術的品質以及人文關懷精神，這些也是AI醫生需要具備的。

人工智慧永遠替代不了人類。再聰明的演算法也不可能把所有的狀況都算進去。因為人工智慧不會講人情，不會變通，更不會照顧老弱病殘。得同樣疾病的病人，有人對藥物的副作用不同，如噁心、嘔吐、頭暈、腹瀉等，人工智慧會同情你嗎？農民工收入低，公職人員商人收入高，開出的藥會進行區分嗎？人工智慧指定處理一些比較重複，比較死板的事情。有人說人工智慧都代替客服了。那是提取客戶訊息裡的關鍵字，能解決一部分問題，人性化呢？有多少問題是人工智慧解決的？

機器學習是我的主要研究方向之一，目前也在進行智慧診療方面的研發，所以我來回答一下這個問題。

首先，目前機器學習等AI技術在醫療領域已經有了越來越廣泛的應用，而且從目前的應用效果來看，智慧診療能夠在一定程度上提升治療的標準化，從而避免一些誤診情況的發生。

雖然所謂的AI醫生是在透過演算法完成診療方案的生成，但是演算法的背後是大量的治療方案資料，這些診療方案資料的涵蓋面非常廣泛，有的資料也具有較長時間的跨度，這些資料能夠對不同的治療方案進行多維度的對比分析，從而生成一個比較適合的具體診療方案。從這個角度來看，未來診療資料越豐富，AI醫生進行診療的效果就會越好。所以，AI醫生其實是基於真實診療方案的一種智慧化篩選，能在一定程度上提升醫生的診療效率。

其次，AI醫生所生成的診療方案只是一個參考方案，最終方案還是由醫生來給出，所以真正完成診療方案的依然是醫生本身，AI技術只是一個輔助診療的工具。其實，基於已有治療方案進行分析並生成新的治療方案早就已經在醫療領域開始流行，早在十多年前，不少國外的科技企業就推出了類似的產品。

隨著5G技術的逐漸落地，以及物聯網、人工智慧等技術的逐漸發展，未來在醫療領域將形成較大的變革，優質醫療資源的覆蓋面將得到一定程度的拓展，更多的醫生將藉助人工智慧提升自身的業務能力，同時患者也可以更加方便的接受治療，比如遠端診療將是未來一個重要的就醫方式。